Generiranje sintetičkih podataka pomoću GAN-ova

Baš poput ljudi, modeli temeljeni na neuronskim mrežama uvelike se oslanjaju na prepoznavanje već viđenih koncepata i scenarija u novim situacijama. Jedni od glavnih izazova ovog područja su količina i kvaliteta označenih podataka, pogotovo onih scenarija koji se rijetko viđaju u stvarnosti.

GAN-ovi (Generative Adversarial Networks) predstavljaju skupinu modela koji su sposobni generirati realistične podatke za učenje i samim time poboljšati performanse modela dubokog učenja.

Instruktori:

Anamarija Fofonjka zaposlena je kao senior inženjer istraživanja i razvoja u Visage Technologies u Zagrebu gdje radi na razvoju modela dubokog učenja za prepoznavanje objekata u prometu. Nakon završetka doktorskog studija Primijenjene matematike i računarstva Sveučilišta u Ženevi u Švicarskoj, provela je 2 godine u Švedskoj na poziciji R&D inženjera u području znanstvenog računanja.

Luka Pavlović radi kao mlađi inženjer istraživanja i razvoja u području tehnologije za analizu ljudskog lica u tvrtki Visage Technologies u Zagrebu. Diplomski studij završio je na Fakultetu elektrotehnike i računarstva u Zagrebu, smjer računarska znanost.

REGISTER